neural-networks पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मैं एडॉबॉस्ट, ग्रेडिएंट बूस्ट जैसे बूस्टिंग एल्गोरिदम सीखने पर काम कर रहा था, और मैंने इस तथ्य को जाना है कि सबसे आम इस्तेमाल किया जाने वाला कमजोर-सीखने वाला पेड़ है। मैं वास्तव में जानना चाहता हूं कि बेस लर्नर के रूप में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग …

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या समय-श्रृंखला वर्गीकरण करने के लिए एक जटिल तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कोड मौजूद है। मैंने हाल के कुछ कागज़ात देखे हैं ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कुछ मौजूद है या नहीं, अगर मैं इसे खुद से …

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

अनिवार्य रूप से, मेरा सवाल यह है कि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन में, सिग्माइड्रॉन का उपयोग सिग्मॉइड सक्रियण फ़ंक्शन के साथ किया जाता है। तो नवीनीकरण नियम में है कि y के रूप में गणना की जाती हैy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} यह "सिग्मॉइड" पर्सेप्ट्रॉन एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन से कैसे भिन्न होता है? …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

एक रेखीय मॉडल के लिए y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , संकोचन अवधि हमेशा होता है P(β)P(β)P(\beta) । क्या कारण है कि हम पूर्वाग्रह (इंटरसेप्ट) शब्द को ? क्या हमें तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में पूर्वाग्रह शब्द को सिकोड़ना चाहिए?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

मानक तंत्रिका शुद्ध एल्गोरिदम (बैकप्रॉप की तरह) की एक सीमा यह है कि आपको कितने छिपे हुए परतों और न्यूरॉन्स-प्रति-परत की एक डिजाइन निर्णय करना है। आमतौर पर, सीखने की दर और सामान्यीकरण इन विकल्पों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। यही कारण है कि, क्यूसेक सहसंबंध जैसे तंत्रिका शुद्ध एल्गोरिदम …

21 neural-networks 

यहां, एक नज़र डालें: आप ठीक से देख सकते हैं कि प्रशिक्षण डेटा कहाँ समाप्त होता है। प्रशिक्षण डेटा से तक जाता है ।−1−1-1111 मैंने केरस और तन-सक्रियण के साथ 1-100-100-2 घने नेटवर्क का उपयोग किया। मैं पी / क्यू के रूप में दो मूल्यों, पी और क्यू से परिणाम …

21 regression  neural-networks  python  keras 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : लागत समारोह में बदलाव सकारात्मक कैसे हो सकता है? (1 उत्तर) जब मेरा तंत्रिका नेटवर्क नहीं सीखता है तो मुझे क्या करना चाहिए? (5 उत्तर) पिछले महीने बंद हुआ । मैं 4 प्रकार के अनुक्रमों को वर्गीकृत करने के लिए …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

यह अक्सर उल्लेख किया गया है कि रेक्टिफाइड लीनियर इकाइयाँ (ReLU) ने सॉफ्टप्लस यूनिट्स को सुपरक्यूट किया है क्योंकि वे रैखिक हैं और गणना करने में तेज़ हैं। क्या सॉफ्टप्लस में अभी भी स्पार्सिटी उत्प्रेरण का लाभ है या क्या यह ReLU तक ही सीमित है? मेरे द्वारा पूछे जाने …

21 machine-learning  neural-networks 

मैं बैच सामान्यीकरण (बीएन) पेपर (1) पढ़ रहा था और मॉडल की सटीकता को ट्रैक करने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं समझता था और भले ही मैंने स्वीकार कर लिया कि यह सही काम करना है, मुझे समझ नहीं आ रहा है वे वास्तव में …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

एक वेक्टर पर सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन को लागू करने से "संभावनाएं" और और बीच मान उत्पन्न होंगे । 000111 लेकिन हम प्रत्येक मान को वेक्टर के योग से विभाजित कर सकते हैं और यह और बीच संभावनाओं और मूल्यों का उत्पादन करेगा ।000111 मैं यहाँ पर उत्तर पढ़ता हूं लेकिन यह …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

की Tensorflow के क्रियान्वयन में ResNet , मैं वे विचरण स्केलिंग प्रारंभकर्ता उपयोग करते हैं, मैं भी जेवियर खोजने के प्रारंभकर्ता लोकप्रिय है पाते हैं। मुझे इस पर बहुत अधिक अनुभव नहीं है, जो अभ्यास में बेहतर है?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

मैं एक बायेसियन श्रेणीबद्ध रैखिक मॉडल के साथ काम कर रहा हूं , यहां नेटवर्क इसका वर्णन कर रहा है। YYY सुपरमार्केट में किसी उत्पाद की दैनिक बिक्री का प्रतिनिधित्व करता है (देखा गया)। एक्सXX कीमतों, प्रचार, सप्ताह के दिन, मौसम, छुट्टियों सहित रजिस्टरों का एक ज्ञात मैट्रिक्स है। एसSS …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क (विवरण महत्वपूर्ण नहीं) का प्रशिक्षण ले रहा हूं जहां लक्ष्य डेटा कोणों (0 और 2 * पीआई के बीच) का वेक्टर है। मैं इस डेटा को एन्कोड करने की सलाह के लिए देख रहा हूँ। यहाँ मैं वर्तमान में (सीमित सफलता के साथ) कोशिश कर रहा …

20 neural-networks  circular-statistics 

मेरे पास एक तंत्रिका नेटवर्क है जो कुछ का अनुमान लगाने के लिए सेट किया गया है जहां आउटपुट चर सामान्य है। मैं नीचे तीन संभावित आउटपुट ए <बी <सी का उपयोग करके वर्णन करूंगा। यह स्पष्ट है कि कैसे एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा के उत्पादन के …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

मेरे पास एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क मॉडल है और मुझे इसे अपने डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है जिसमें लगभग 100,000 उदाहरण हैं, मेरे सत्यापन डेटा में लगभग 1000 उदाहरण हैं। क्योंकि प्रत्येक उदाहरण (प्रत्येक उदाहरण के लिए लगभग 0.5s) को प्रशिक्षित करने के लिए समय लगता है और …

20 neural-networks  deep-learning